如果使用一些消耗 CPU 资源的阻塞代码计算数字（每次计算需要 100 毫秒）那么我们可以使用 Sequence 来表示数字：
在本教程中，你将学习Kotlin中的反应式流，并使用两种类型的流——SharedFlow和StateFlow，构建一个应用程序。
这一章将描述反应式编程范式，以及为什么它能很好地适用于带有函数元素的语言。读者将熟悉反应式编程背后的概念。我们将介绍在创建反应式应用时从观察者模式和迭代器模式中使用的元素。这些示例将使用反应式框架和名为 RxJava（版本 2.0）的 Java 实现。
Via：https://flink.apache.org/2019/06/26/broadcast-state.html 自版本 Flink 1.5.0 以来，Apache Flink 提供了一种新的状态类型，称为广播状态（Broadcast State）。在本文中，将解释什么是广播状态，并通过示例演示如何将广播状态应用在评估基于事件流的动态模式的应用程序，并指导大家学习广播状态的处理步骤和相关源码，以便在今后的实践中能实现此类的应用。
Kotlin 学习笔记艰难地来到了第五篇~ 在这一篇主要会说 Flow 的基本知识和实例。由于 Flow 内容较多，所以会分几个小节来讲解，这是第一小节，文章后面会结合一个实例介绍 Flow 在实际开发中的应用。
从版本1.5.0开始，Apache Flink具有一种称为广播状态的新型状态。 在这篇文章中，我们解释了广播状态是什么，并展示了如何将其应用于评估事件流上的动态模式的应用程序的示例。 我们将引导您完成开发步骤和代码，以实现此应用程序。
Flow 是一种基于流的编程模型，本文我们将向大家介绍响应式编程以及其在 Android 开发中的实践，您将了解到如何将生命周期、旋转及切换到后台等状态绑定到 Flow 中，并且测试它们是否能按照预期执行。
IntelliJ IDEA 2022.2 包括对远程开发功能的多项质量改进，使其更时尚、更稳定。从 v2022.2 开始，IntelliJ IDEA 使用 JetBrains Runtime 17，它在许多方面增强了 IDE 体验和性能。IntelliJ IDEA Ultimate 增加了对 Spring 6 和 Spring Boot 3 功能的支持，并为其他几个框架引入了更新。新版本提供了许多其他值得注意的升级和改进，下面将详细介绍。
Flutter邀请你用Dart语言开发你的移动应用，一套代码可以同时构建Android和iOS。但是Dart不会编译成Android’s Dalvik字节码，在iOS上也不会有Dart/Objective-C的绑定。这意味你的Dart代码并不会直接访问平台特定的API，即 iOS Cocoa Touch 以及 Android SDK的API。
人们经常忽略Iterable和Sequence之间的区别。这是可以理解的，因为即使它们的定义也几乎是相同的。
通过前面两篇文章的介绍，我们对kotlin有了初步的了解（没看的同学可以通过点击话题跳转回去阅读），现在去动手写kotlin代码或者阅读一些kotlin源码应该不成问题了。今天我们主要围绕函数来展开讲解一下kotlin的函数。
Kotlin 的控制流与 Java 的控制流基本相同，只是使用 when 代替了 switch。当然，在 Kotlin中，if 和 when 不仅仅可以作为语句使用，还可以作为表达式使用，这些内容会在本节详细讲解。 条件语句 在 Kotlin 中，if 语句本身就是表达式，有返回值，因此，Kotlin 并不需要像 Java 那样提供三元操作符（condition ？then: else）。下面是传统的 if 条件语句的用法。 var a:Int = 20 var b = 30 var max: Int if
上节（Kotlin 学习笔记（五）—— Flow 数据流学习实践指北（一））主要讲述了 Flow 的组成、Flow 常用操作符以及冷流的具体使用。这节自然就要介绍热流了。先来温习下：
本文总结了Flink Streaming的算子操作，统统简单实现一次算子操作类型，更加熟悉了Flink带来的便利，有时间可以浏览一次，理解一次，后面具体使用的时候，可以进行查看
如果您是库作者，您也许希望用户在使用 Kotlin 协程与 Flow 时可以更加轻松地调用您基于 Java 或回调的 API。另外，如果您是 API 的使用者，则可能愿意将第三方 API 界面适配协程，以使它们对 Kotlin 更友好。
前 12 个字节出现在每个 RTP 包中，仅仅在被混合器插入时，才出现 CSRC 识别符列表。各个域的含义如下所示：
| 导语 反应式编程是在命令式编程、面向对象编程之后出现的一种新的编程模型，是一种以优雅的方式，通过异步和数据流来构建事务关系的编程模型。本文包括反应式编程的概述和 RxPy 实战，以及怎样去理解反应式编程才能更好的把它融入到我们的编程工作中，把反应式编程变成我们手中的利器。
Java 8 API添加了一个新的抽象称为流Stream，可以让你以一种声明的方式处理数据。
回头去看 2021，过的似乎那么快，不敢相信我已经从事 Android 开发两年了，不免生出一些感叹。
集合优化了对象的存储，大多数情况下，我们将对象存储在集合是为了处理他们。使用流可以帮助我们处理对象，无需迭代集合中的元素，即可直接提取和操作元素，并添加了很多便利的操作，例如查找、过滤、分组、排序等一系列操作。
在概念上，async 就类似于 launch。它启动了一个单独的协程，这是一个轻量级的线程并与其它所有的协程一起并发的工作。不同之处在于 launch 返回一个 Job 并且不附带任何结果值，而 async 返回一个 Deferred —— 一个轻量级的非阻塞 future， 这代表了一个将会在稍后提供结果的 promise。你可以使用 .await() 在一个延期的值上得到它的最终结果， 但是 Deferred 也是一个 Job，所以如果需要的话，你可以取消它。
Redis在TCP端口6379上监听到来的连接，客户端连接到来时，Redis服务器为此创建一个TCP连接。在客户端与服务器端之间传输的每个Redis命令或者数据都以\r\n结尾。
LiveData、Kotlin Flow 和 RxJava 三者都属于 可观察的数据容器类，观察者模式是它们相同的基本设计模式，那么相对于其他两者，Kotlin Flow 的优势是什么呢？
前一节（Kotlin 学习笔记（六）—— Flow 数据流学习实践指北（二）StateFlow 与 SharedFlow）介绍完了两种热流的构造方法以及它们的特点，那有没有方法可以将冷流转化为热流呢？当然是有的。那为什么需要将冷流转化为热流呢？
上周在内部分享会上大佬同事分享了关于 Kotlin 协程的知识，之前有看过 Kotlin 协程的一些知识，以为自己还挺了解协程的，结果...
本研究提出了首个利用CPU环互联争用（ring interconnect contention）的微架构侧信道攻击。有两个问题使得利用侧信道变得异常困难：首先，攻击者对环互联的功能和架构知之甚少；其次，通过环争用学习到的信息本质上是带有噪声的，并且有粗糙的空间粒度。为了解决第一个问题，本文对处理环互联上的复杂通信协议进行了彻底的逆向工程。有了这些知识可以在环互联上构建了一个跨核隐蔽信道，单线程的容量超过 4 Mbps，这是迄今为止不依赖共享内存的跨核信道的最大容量。为了解决第二个问题，利用环争用的细粒度时间模式来推断受害者程序的秘密。通过从易受攻击的 EdDSA 和 RSA 实现中提取key位，以及推断受害用户键入的击键精确时间来证明攻击成功。
我们正在构建Zeebe作为下一代工作流引擎，用于新兴用例，例如微服务编排用例，这些用例可能需要引擎每秒处理数十万（或数百万）个新工作流实例。
Redis客户端使用名为RESP（Redis序列化协议）的协议与Redis服务器进行通信。 虽然该协议是专为Redis设计的，但它可以用于其他CS软件项目的通讯协议。
和迭代器又不同的是，Stream 可以并行化操作，迭代器只能命令式地、串行化操作。顾名思义，当使用串行方式去遍历时，每个 item 读完后再读下一个 item。而使用并行去遍历时，数据会被分成多个段，其中每一个都在不同的线程中处理，然后将结果一起输出。
2.内部的Box垂直方向上的距离由margin决定。（完整的说法是：属于同一个BFC的两个相邻Box的margin会发生折叠，不同BFC不会发生折叠。）
一切网络通信，皆需要双方遵守协议才能互联。Redis协议在以下几点之间做出了折衷：
AnEntityCallback通过其泛型类型参数直接与其域类型相关联。每个 Spring Data 模块通常带有一组EntityCallback涵盖实体生命周期的预定义接口。
> 公众号：[Java小咖秀](https://t.1yb.co/jwkk)，网站：[javaxks.com](https://www.javaxks.com)
在上篇笔记中，我们对 Kotlin 的基本类型、关键字、类与对象，以及与 Java 之间互调的内容有了一些认识，这篇笔记来看看 Kotlin 中几种特殊的类，以及集合相关的常用操作。
KotestKotest（原名 KotlinTest）是 Kotlin 生态中的一个独立测试工具，它在我们的团队各式各样的 Kotlin 实现（原生、 JVM 或 JavaScript）中越来越受到关注。Kotest 的主要优点是它提供了丰富的测试风格来搭建测试套件，其中还有一套全面的匹配器，可以帮助你使用优雅的内部领域专用语言（DSL）编写表达式测试用例。Kotest 除了支持基于属性的测试 之外，我们团队也看好它可靠的 IntelliJ 插件和支持社区。我们的许多开发者将它列为首选并推荐那些仍在 Kotlin 中使用 JUnit 的开发者考虑切换到 Kotest。 React QueryReact Query 通常被描述为 React 缺失的数据获取库。获取，缓存，同步和更新服务器状态是许多 React 应用程序常见的需求，尽管这些需求易于理解，但众所周知，正确地实现这些需求非常困难。React Query 提供了一种基于 hooks 的更直接的方式。它与现有的基于 promise 机制的异步数据获取库协同工作，如 axios、Fetch 和 GraphQL。作为应用程序开发人员，你只需要传递一个解析数据的函数，其余的事情可以留给框架完成。该工具开箱即用，但也可以按需进行配置。它的开发者工具也能帮助刚接触此框架的开发人员理解其工作原理，遗憾的是，其开发者工具尚不支持 React Native。对于 React Native，你可以使用第三方开发者工具插件 Flipper。基于我们的经验，React Query 的第三版为我们的客户提供了生产环境所需的稳定性。
前一篇分析了Spring WebFlux的设计及实现原理后，反应式编程又来了，Spring WebFlux其底层还是基于Reactive编程模型的，在java领域中，关于Reactive，有一个框架规范，叫【Reactive Streams】，在java9的ava.util.concurrent.Flow包中已经实现了这个规范。其他的优秀实现还有Reactor和Rxjava。在Spring WebFlux中依赖的就是Reactor。虽然你可能没用过Reactive开发过应用，但是或多会少你接触过异步Servlet，同时又有这么一种论调：异步化非阻塞io并不能增强太多的系统性能，但是也不可否认异步化后并发性能上去了。听到这种结论后在面对是否选择Reactive编程后，是不是非常模棱两可。因为我们不是很了解反应式编程，所以会有这种感觉。没关系，下面看看反应式编程集大者Reactor是怎么阐述反应式编程的。
After IP adds a header to the TCP segments the resulting IP datagrams are sent one-by-one to the “Ethernet layer”. Note that TCP/IP are part of operating system, while most functionality of Ethernet is implemented on the NIC（Network Interface Card）.
1、介绍 1.1 什么是响应式编程（Reactive Programming）？ 简单来说，响应式编程是针对异步和事件驱动的非阻塞应用程序，并且需要少量线程来垂直缩放（即在 JVM 内）而不是水平（即通过集群）。 响应式应用的一个关键方面是“背压（backpressure）”的概念，这是确保生产者不会压倒消费者的机制。例如，当HTTP连接太慢时，从数据库延伸到HTTP响应的反应组件的流水线、数据存储库也可以减慢或停止，直到网络容量释放。 响应式编程也导致从命令式到声明异步组合逻辑的重大转变。与使用Java
对于一种语言来说，变量和函数（方法）是最重要的两类语法。由于Kotlin语法糖的存在，让本不支持函数语法的JVM支持将函数放到代码的最顶层。本篇文章主要是介绍变量的定义和函数的基本使用方法。
今天来看下如何使用Coroutine和Flow简化API，以及如何使用suspendCancellableCoroutine和callbackFlow API构建你自己的协程风格适配器。
2020年11月5日 Jetpack Compose for Desktop 终于发布了第一个里程碑版本，作为新一代的 Kotlin UI 框架，Jetpack Compose 可快速地构建高性能和美观的用户界面。
关于应用在Stream流上的操作，可以分成两种：Intermediate(中间操作)和Terminal(终止操作)。中间操作的返回结果都是Stream，故可以多个中间操作叠加；终止操作用于返回我们最终需要的数据，只能有一个终止操作。至于哪些方法是中间操作，哪些方法是终止操作，我们一会儿再说。
虽然数据流中的许多操作一次只查看一个单独的事件（例如事件解析器），但有些操作会记住跨多个事件的信息（例如窗口操作符）。 这些操作称为有状态的。
原标题：Spring认证|Spring Data JPA 参考文档二(内容来源：Spring中国教育管理中心）
每当InterSystems IRIS读取XML文档时，它都会使用InterSystems IRIS SAX(Simple API For XML)解析器。本章介绍用于控制系统间IRIS SAX解析器的选项。
本文旨在通过实际业务场景阐述如何使用Kotlin Flow解决Android开发中的痛点问题，进而研究如何优雅地使用Flow以及纠正部分典型的使用误区。有关Flow的介绍及其操作符用法可以参考：异步流 - Kotlin 语言中文站，本文不做赘述。基于LiveData+ViewModel的MVVM架构在某些场景下（以横竖屏为典型）存在局限性，本文会顺势介绍适合Android开发的基于Flow/Channel的MVI架构。
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